第二章 R语言数据结构

R语言存储数据的结构包括：标量、向量、矩阵、数组、数据框和列表；可以处理的数据类型包括：数值型、字符型、逻辑型、复数型和原生型。

数据结构

向量

向量是用来存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。单个向量中的数据类型必须一致。

a <- c(1,2,3,4,5,6)

b <- c("one","two","three")

c <- c(TRUE,TRUE,FALSE)

矩阵

矩阵是一个二维数组，每个元素的数据类型一致。

> y <- matrix(1:20,nrow = 4,ncol = 5);

> y

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]

[1,]    1    5    9   13   17

[2,]    2    6   10   14   18

[3,]    3    7   11   15   19

[4,]    4    8   12   16   20

数组

数组与矩阵类似，但是维度可以大于2。像矩阵一样，数组中的元素类型也必须一致。

> dim1 <- c("A1","A2");

> dim2 <- c("B1","B2","B3");

> dim3 <- c("C1","C2","C3","C4");

> z <- array(1:24,c(2,3,4),dimnames = list(dim1,dim2,dim3));

> z

, , C1

   B1 B2 B3

A1  1  3  5

A2  2  4  6

, , C2

   B1 B2 B3

A1  7  9 11

A2  8 10 12

, , C3

   B1 B2 B3

A1 13 15 17

A2 14 16 18

, , C4

   B1 B2 B3

A1 19 21 23

A2 20 22 24

数据框

数据框不同的列可以包含不同类型的数据，相对于数组，数据框更加灵活。

> partionId <- c(1,2,3,4);

> age <- c(22,33,45,67);

> diabetes <- c("Type1","Type2","Type1","Type1");

> status <- c("Poor","Good","Excellent","Perfect");

> partionData <- data.frame(partionId,age,diabetes,status);

> partionData

  partionId age diabetes    status

1         1  22    Type1      Poor

2         2  33    Type2      Good

3         3  45    Type1 Excellent

4         4  67    Type1   Perfect

列表

列表是R语言中数据类型最复杂的一种。

> g <- "My First Class!";

> h <- c(1,2,3,4,5,6);

> j <- matrix(1:10,nrow = 10);

> k <- c("one","two","three");

> mylist <- list(title=g,ages=h,j,k);

> mylist

$title

[1] "My First Class!"

$ages

[1] 1 2 3 4 5 6

[[3]]

      [,1]

 [1,]    1

 [2,]    2

 [3,]    3

 [4,]    4

 [5,]    5

 [6,]    6

 [7,]    7

 [8,]    8

 [9,]    9

[10,]   10

[[4]]

[1] "one"   "two"   "three"

巴特西

第二章 R语言数据结构

数据结构

向量

矩阵

数组

数据框

列表

最新文章

热门文章